LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн

Name: LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн
Price: 1572 RUB
Availability: PreOrder

11 участников

О чём курс

Курс «LLMOps & Evaluation (PRO)» представляет собой интенсивную практическую программу, разработанную для специалистов, которые стремятся перевести работу с большими языковыми моделями (LLM), такими как GPT, из стадии экспериментальной «песочницы» в полноценный, надежный продакшн. В современных реалиях простого промпт-инжиниринга недостаточно для обеспечения стабильной работы бизнес-приложений, поэтому данный курс фокусируется на создании полноценного продакшн-контура. Вы научитесь проектировать архитектуру, которая выдерживает высокие нагрузки, минимизировать галлюцинации моделей и обеспечивать предсказуемость ответов.

Программа курса охватывает полный жизненный цикл LLM-приложений: от построения сложных пайплайнов (RAG, агенты) до глубокой аналитики и оптимизации затрат. Вы освоите современные инструменты, такие как LangSmith, Ragas, OpenAI Evals и PromptLayer, которые станут вашим фундаментом для управления качеством. Особое внимание уделяется автоматизации: вы научитесь настраивать quality-гейты в CI/CD, внедрять мониторинг дрейфа качества, отслеживать латентность и контролировать стоимость использования API. Курс также затрагивает критически важные аспекты безопасности, включая Red-teaming и контроль рисков, что необходимо для работы в Enterprise-сегменте.

Обучение проходит в формате глубокого погружения в практику. Вы не просто изучаете теорию, а создаете собственный фреймворк для оценки LLM, генерируете синтетические данные для тестирования и учитесь выстраивать отчетность для релиз-комитета. Важным преимуществом является блок по LLM-based judges, где вы научитесь использовать сами модели для оценки качества ответов других моделей. В результате прохождения курса вы получите навыки построения масштабируемой, измеримой и экономически эффективной LLM-системы, готовой к реальным боевым нагрузкам. Курс включает 33 урока, 171 тест и 17 интерактивных задач, что позволяет закрепить полученные знания на практике. Это идеальный выбор для инженеров, ML-разработчиков и архитекторов, которые хотят профессионально управлять жизненным циклом LLM-решений и внедрять лучшие практики индустрии в свои проекты.

Программа обучения

Введение в LLMOps Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне Классические боли Обзор инструментов для LLMOps Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу Практикум Архитектура и пайплайны LLM-приложений Компоненты продакшн-системы Best practices для пайплайнов RAG и агентов Управление версиями промптов и моделей (PromptOps) Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью Практикум Метрики качества LLM-систем Почему «accuracy» ≠ качество в LLM Классические метрики Современные метрики User-oriented метрики Как построить дашборд для мониторинга качества Evaluation на практике Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM) Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели Практика: написать собственный фреймворк для оценки LLM Monitoring & Observability Как мониторить продакшн-LLM Alerting и логирование промптов/ответов Борьба с деградацией качества (drift detection) Cost management: оптимизация бюджета на LLM Advanced Topics (для PRO) Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов OpenAI Evals и Custom Evals LLM-based judges (оценка ответов через LLM) Safety & Red-teaming Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя Практический проект Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества Настройка метрик и мониторинга Проведение A/B тестов между версиями промптов Сбор и анализ результатов → финальный отчёт

Складчина создана 11 апреля 2026 г. · описание обновлено 3 мая 2026 г.

Теги курса

Другие материалы автора 11

АМ Алексей Малышкин Все материалы

Computer Vision Engineer: от детекции и Doc-AI до продакшна 2 972 ₽ 19 900 ₽ −85%

Vibecoding: Claude Code, Codex, Cursor и agentic development 449 ₽ 12 990 ₽ −97%

AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне 1 602 ₽ 15 990 ₽ −90%

LangChain: c нуля до продакшн LLM-приложений 1 228 ₽ 8 990 ₽ −86%

Vector DB & RAG Developer 291 ₽ 5 990 ₽ −95%

Data Engineering Fast‑Track: Kafka → Airflow → Spark 1 164 ₽ 8 990 ₽ −87%

FastAPI начальный уровень 874 ₽ 2 890 ₽ −70%

Проверка гипотез и анализ данных на Python 98 ₽ 999 ₽ −90%

LLM Security PRO: Prompt Injection, утечки, tool-abuse 1 310 ₽ 12 990 ₽ −90%

Developer PRO: Python-разработчик + Алгоритмы + Bash/Git 744 ₽ 5 010 ₽ −85%

RAG Engineer PRO 1 420 ₽ 18 990 ₽ −93%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 12 990 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.